Консультант для поступающих в Финансовый Университет

Чат-бот на основе haystack.
С помощью RAG предоставляет специальную информацию, например, для поступающих в Финансовый Университет.

Тестовая версия бота: https://findatalab.ru

Установка и запуск

Требования

• Python 3.12
• Установленные библиотеки из requirements.txt
• Запущенный Ollama с моделью (например, gemma3)
• Документы в директории data_files/

Шаги установки

1. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

2. Запустите Ollama и загрузите модель:

   ollama pull gemma3

3. Поместите документы в директорию data_files/

Использование

1. Запустите чат-бот:

python main.py

2. Введите ваш вопрос
3. Получите ответ от чат-бота
4. Для выхода введите "Q"

Flask app

Для запуска веб приложения debug

flask --app appchat --debug run

Production

gunicorn --bind=0.0.0.0:8000 "appchat:create_app()" --daemon

Архитектура

Проект использует архитектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation):

1. Вопрос поступающего преобразуется в эмбеддинг
2. Система ищет релевантные документы в базе знаний
3. Контекст и вопрос передаются в LLM
4. LLM генерирует ответ
5. Чат-история сохраняется для последующих вопросов

Лицензия

Этот проект является примером и может быть использован для образовательных целей.